Os traders do mercado de previsão vencem consistentemente os profissionais na previsão da inflação, especialmente quando as leituras se desviam das estimativas em uma quantidade maior, de acordo com um estudo do mercado de previsão Kalshi.
Comparando as previsões de inflação na sua plataforma com as estimativas de consenso de Wall Street, Kalshi descobriu que os traders baseados no mercado foram mais precisos do que os economistas e analistas convencionais ao longo de um período de 25 meses, especialmente durante períodos de volatilidade económica, de acordo com um relatório partilhado com a CoinDesk.
As estimativas baseadas no mercado das mudanças anuais no Índice de Preços ao Consumidor (IPC) mostraram um erro médio 40% menor do que as previsões de consenso entre fevereiro de 2023 e meados de 2025, concluiu o estudo. A diferença foi mais pronunciada quando o valor se desviou acentuadamente das expectativas. Nesses casos, as previsões de Kalshi superaram o consenso em até 67%.
O estudo, denominado “Crisis Alpha: Quando os mercados de previsão superam o consenso dos especialistas?”, também examinou a relação entre o tamanho da discordância nas previsões e a probabilidade de uma surpresa.
Quando a estimativa do IPC de Kalshi diferiu do consenso em mais de 0,1 ponto percentual uma semana antes da divulgação, a probabilidade de um desvio significativo na leitura real do IPC aumentou para cerca de 80%, em comparação com uma linha de base de 40%.
Ao contrário da previsão tradicional, que muitas vezes reflete um conjunto partilhado de modelos e pressupostos, mercados de previsão como Kalshi e Polymarket agregam previsões de traders individuais com incentivos financeiros para prever resultados com precisão.
A base de usuários de Kalshi cresceu recentemente com a integração do mercado de previsão na principal carteira criptografada Phantom. A empresa levantou US$ 1 bilhão com uma avaliação de US$ 11 bilhões no início deste mês, à medida que as apostas nos mercados de previsão continuam crescendo. Em outubro, a Polymarket estaria em negociações para levantar fundos com uma avaliação de até US$ 15 bilhões.
Os autores do relatório observam que, embora a amostra de grandes choques seja relativamente pequena, os dados apontam para um papel potencial para a previsão baseada no mercado como parte de ferramentas mais amplas de risco e de planeamento de políticas.
“Embora a dimensão da amostra dos choques seja pequena (como deveria ser num mundo onde são em grande parte inesperados), o padrão é claro – quando o ambiente de previsão se torna mais desafiante, a vantagem de agregação de informação dos mercados torna-se mais valiosa”, lê-se no estudo.
No início deste ano, uma pesquisa realizada por um cientista de dados mostrou que a Polymarket tem 90% de precisão na previsão de como os eventos ocorrerão daqui a um mês e 94% apenas algumas horas antes do evento real ocorrer. Ainda assim, o viés de aquiescência, a mentalidade de rebanho e a baixa liquidez podem levar a probabilidades de eventos superestimadas.
A razão pela qual os mercados de previsão superam o consenso em tempos de tensão pode depender da forma como agregam informações. As previsões tradicionais baseiam-se frequentemente em dados e modelos semelhantes entre instituições, o que pode limitar a sua capacidade de resposta quando as condições económicas mudam, sugere o estudo.
As plataformas de previsão de mercado, por outro lado, refletem as opiniões de um conjunto diversificado de traders com base numa série de dados, desde tendências específicas do setor até conjuntos de dados alternativos, criando o que o estudo descreve como um efeito de “sabedoria da multidão”.
Os incentivos também diferem. Os analistas institucionais enfrentam restrições de reputação e organizacionais que podem desencorajar previsões ousadas. Os traders nos mercados de previsão, no entanto, têm dinheiro em jogo e são recompensados ou penalizados apenas pelo desempenho.
A natureza contínua dos preços de mercado, que são atualizados em tempo real, também evita o atraso incorporado nas estimativas de consenso, que normalmente são fixadas vários dias antes da divulgação dos dados.
“Em vez da substituição total dos métodos tradicionais de previsão, os decisores institucionais podem considerar a incorporação de sinais baseados no mercado como fontes de informação complementares com valor particular durante períodos de incerteza estrutural”, sugere o estudo.
Fontecoindesk
